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这个问题需要拆开来看，因为"影音工具"涵盖的范围很广，神经网络在不同环节的优势差异很大，总体结论是：在感知层任务（理解内容）上神经网络优势明显，在信号处理层任务（变换信号）上传统方法仍有不可替代的地位，而综合设计工具的最优解通常是两者混合。
神经网络明显占优的环节
理解与语义分析**是神经网络的主场，场景检测、镜头分割、人脸/物体识别、语音转文字、音乐情感分析、自动打轴（字幕时间对齐）这些任务，传统方法要么需要大量手工特征工程，要么根本做不好，比如自动生成章节标记、智能裁剪竖屏视频的主体追踪、音频降噪中的语音分离（把说话人和背景音乐分开）,神经网络的质量是传统方法难以企及的。
生成式任务更是如此：AI 补帧、超分辨率、语音合成、音乐生成、风格迁移，这些本质上是从数据分布中学习映射,传统方法没有对应的建模范式。
端到端的感知-决策链条，比如自动混音（根据内容动态调整各轨音量）、智能调色（根据画面语义匹配风格），神经网络能把多个手工模块压缩成一个可学习的系统,减少误差累积。
传统方法仍占优或不可替代的环节
精确的信号处理是传统方法的堡垒，采样率转换、比特深度处理、编解码（H.264/HEVC/AV1 的熵编码、运动补偿）、音频的滤波器设计、动态范围压缩的精确控制，这些有严格的数学保证和实时性要求，神经网络目前要么精度不够，要么算力开销不划算，FFmpeg 里的核心编解码器不会因为神经网络就被替换掉。
可解释性与可调试性在专业影音工具里是刚需，调色师需要知道某个 LUT 到底做了什么，混音师需要精确控制压缩器的拐点曲线，神经网络的黑箱特性在创作工具里是负担——用户要的是可控的参数，不是"再生成一次试试"。
实时性与资源约束：在移动端、嵌入式设备、直播场景里，传统 DSP 的确定性和低延迟仍然是硬指标,神经网络的推理延迟和内存占用在很多场景下还达不到要求。
小数据/零样本场景：传统方法在没有任何训练数据的冷启动场景下仍然可用,神经网络需要数据覆盖。
综合设计工具的实际选择
成熟的影音工具（DaVinci Resolve、Adobe Premiere、Audition、OBS 等）实际走的是混合路线：
- 底层信号链路用传统 DSP 保证精度和实时性；
- 上层智能功能用神经网络做感知和生成；
- 中间用传统方法做后处理和约束（比如神经网络降噪后用传统门限做保护，AI 补帧后用光流一致性校验）。
神经网络比传统方法好"这个判断本身太粗，更准确的表述是：在需要从数据中学习语义和分布的任务上，神经网络显著更好；在需要数学保证、精确控制和低延迟的任务上，传统方法仍然更合适；综合工具的设计关键是让两者在正确的层级上各司其职。 如果你的工具定位是"智能创作辅助"，神经网络权重会很高；如果是"专业精确处理",传统方法仍是骨架。
